[ML] 25. AutoML 개요

1. AutoML이란?

데이터의 성격에 맞게 자동으로 데이터 분석 모델을 추천해주는 Auto Machine Laerning 기법

(머신러닝 모델을 만드는 인공지능이라고 할 수 있다.)

 

기계학습 파이프라인에서에서 반복적으로 수행하는 하기 과정을 함수화하여 자동화하는 것이다.

- 데이터 분할, 데이터 전처리, feature engineering 및 selection, 모델 선택, 하이퍼 파라미터 튜닝 등

출처: "인공지능 기술 발전이 인재 양성 정책에 주는 시사점: AutoML의 사례"

 

2. AutoML 장점

매우 쉽고 효율적으로 원하는 결과값을 얻을 수 잇다.

생산성을 크게 향상시킬 수 있고 비전문가의 머신러닝 접근성과 활용성을 높여준다.

 

[참고] 기존ML에서 필요한 것

- 데이터 혹은 업계에 대한 전문지식

- 통계학에 대한 깊은 이해

- 예측 모델에 대한 이해

- 방대한 시간

 

3. AutoML 관련 패키지 및 시스템

1. Auto-WEKA
2. IBM AutoAL
3. Microsoft AzureML
4. Google AutoML
5. H2O AI
6. Auto-sklearn
7. Neural Network Inteligence
8. DataRobot

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[참고한 글]

Pycaret을 사용한 데이터 분석 (tistory.com)

[AutoML] AutoML이란 무엇인가? (tistory.com)

AutoML (자동화된 머신러닝) 이란? | 알테어 (altair.co.kr)